빅데이터를 활용한 콘텐츠 제작방안에 관한 탐색적 연구 : TV홈쇼핑을 중심으로 (An exploratory study on content creation methods utilizing big data: Linguistic and story resources for effective creation of TV home shopping content)

서지정보

· 발행기관 : 사이버커뮤니케이션학회
· 수록지 정보 : 사이버커뮤니케이션학보 / 31권 / 3호 / 5 ~ 51페이지
· 저자명 : 김해원, 전채남

초록

본 연구는 TV홈쇼핑을 전통적인 설득 커뮤니케이션 모델에서만 보아왔던 기존의 관점을 벗어나 대화적 모델로 바라보며, 소비자의 필요, 욕구, 취향을 적극적으로 '듣는' 방법으로서 빅데이터 분석을 활용하고자 하였다. 먼저, 성공적인 TV홈쇼핑 콘텐츠 제작을 위하여, '네트워크 감수성 극대화’와 '문제해결형 스토리텔링' 방법을 제안하였다. ‘네트워크 감수성 극대화’를 위하여 생방송 순간에 시청자와 일시적인 '감성 공동체'를 형성할 수 있는 언어자원이 요구되며, ‘문제해결형 스토리텔링’을 위하여, 적절한 주인공, 갈등, 해결방법 등의 이야기자원이 요구된다. ’네트워크 감수성’을 극대화하고 ‘문제해결형 스토리텔링’을 구성하는 언어자원, 이야기자원을 찾아내기 위해 TV홈쇼핑 히트상품 원액기 H제품을 선정하여 분석을 진행하였다. 2009년부터 2013년까지 5년 동안 온라인 상에 'H제품'이 언급되는 텍스트 42,043개를 Textom을 통해 수집하여 텍스트마이닝과 의미연결망 분석을 적용하였다. 분석결과, ‘반복등장단어의 빈도’, ‘연결정도 중심성’ 등을 통해 ‘네트워크 감수성’ 극대화를 위한 자원을 확보할 수 있었다. 또한 의미연결망 분석을 통해 ‘문제해결형 스토리텔링’ 요소인 주인공, 장애물, 해결방법에 관한 다양한 사례와 통찰을 얻어낼 수 있었다.

영어초록

Most studies on TV shopping have relied on persuasive communication model, but the current study employed a dialogical perspective and attempts to ‘listen to’ audience’s needs, wants and preferences based on big data analyses. First, the study proposed the concepts of ‘network sensibility’ and ‘problem-solving storytelling’ that could help to produce successful TV shopping content. Subsequently, it was argued that in order to maximize ‘network sensibility’ linguistic resources, which can form ‘temporary emotional community’, be required. In addition, it was also suggested that for ‘problem-solving storytelling’ story resources, which consist of proper characters, conflicts and, settlements, should be identified. Second, in order to find out linguistic and story resources having been utilized in the area of TV shopping, the current study selected an empirical case, a juice maker ‘H’, which has been one of the biggest hit products on air. The study collects UGC (user’s generated contents) from 2009 to 2013. As a result, by using ‘Textom’ 42,043 texts tagged ‘juice maker H’ were retrieved. Text mining and semantic network analysis were performed to analyze the data and the results were presented. Last, the current study, based on the results, suggested that ‘word frequency’ and ‘degree centrality’ can find ‘network sensibility’ as effective linguistic resources. In addition, various cases and insights about story resources that are related to ‘problem-solving storytelling’ were discussed.

참고자료

· 없음